江涌涛
- 作品数：7 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南华大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅优秀青年基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 管理图模态识别的IC化模型和WEB化仿真
- 2006年
- 探讨了模块化方式管理图模态识别的IC化模型,分别讨论了模型的结构和模型的表达式。给出了管理图模态识别的处理框图。用实际工程数据测验了管理图模态识别IC化模型的WEB化仿真结果。
- 谭李孟清周丽江涌涛张春良杨叔子
- 关键词：模态识别WEB化仿真
- 基于隐马尔可夫模型的切削颤振在线监测与控制
- 张春良胡耀斌陈从桂陈丽萍谢洁飞江涌涛张学文吕海波
- 机械制造过程中的切削颤振不仅会影响产品加工质量和生产率，还会使刀具与机床设备的使用寿命降低甚至损坏，随着加工过程自动化程度的不断提高，切削颤振所引起的这些不利影响将更加严重，因此对切削加工过程中的颤振进行有效监控，一直是...
- 关键词：
- 关键词：机械制造过程切削颤振隐马尔可夫模型
- 小波变换在切削颠振特征提取中的应用被引量：3
- 2006年
- 本文利用小波变换的多分辨率特性,首先对切削颤振信号进行小波分解,然后通过主成分分析法对特征小波进行重构,再对重构信号进行特征提取,从而有效地解决了课题基于隐马尔可夫模型(HMM)切削颤振预报的特征提取问题。文章还提出了从时域基于功率分析对颤振信号进行特征提取的新方法,为切削颤振的特征提取提供了新的模式样本。
- 江涌涛张春良胡耀斌张学文
- 关键词：小波变换切削颤振特征提取多分辨率主成分分析法
- SVR在切削颤振状态趋势预测中的应用
- 2007年
- 针对当前准确地预测机床切削颤振状态趋势存在的困难,提出了基于支持向量机回归算法(SVR)的切削颤振状态趋势的预测方法,给出了运用支持向量机进行回归分析时的参数选择原则。研究了基于小波包分解的切削信号特征提取方法,首先将切削信号进行小波包分解,计算信号分解到各频带区间内的能量并对其进行归一化,并将其作为切削信号的特征向量输入到支持向量机回归分析模型。在CA6140车床上进行了数据采集和仿真,结果表明,通过这种方法得到的信号在各频带区间内的能量变化曲线能准确地反映切削颤振的过渡过程,并且通过SVR对其进行趋势预测也取得了比较满意的结果。
- 胡耀斌邹湘军张春良江涌涛
- 关键词：切削颤振小波包分解SVR
- 基于隐马尔可夫模型及支持向量机的机床切削颤振在线监测
- 本文针对切削颤振过渡过程信号信息量大、非平稳、信号特征重复再现性差的特点，引入隐马尔可夫模型(HMM)作为基本建模和识别工具，综合考虑了隐马尔可夫（HMM）
的强动态时间建模能力、神经网络（NN）的强分类能力以...
- 江涌涛
- 关键词：特征提取隐马尔可夫模型支持向量机
- 文献传递
- DHMM+SVM在切削颤振中的应用
- 2009年
- 根据切削颤振的特点,结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的特点,提出了一种新的状态预测技术,同时也提出了一种新的特征提取方法。首先在等时间间隔内对切削信号实时进行小波包分解,然后通过SVM对各频带区间能量变化趋势进行回归预测,最后通过HMM对预测结果进行分类。结果表明,该方法取得了较好的预测结果。
- 蒋文凤江涌涛张春良刘琼
- 关键词：切削颤振小波包分解HMMSVR
- 基于支持向量回归的切削颤振状态趋势预测的研究被引量：7
- 2006年
- 文章使用支持向量回归方法(SVR)成功地对切削颤振状态趋势进行了预测,同时提出了一种新的信号特征提取方法。首先逐次对切削信号进行小波包分解,然后计算各频带区间内的能量并对能量进行归一化处理,于是得到了信号在各区间的能量分布图以及各区间的能量变化曲线,从能量的变化曲线可以很清楚的看到,各区间的能量分布很好地反应了切削颤振过渡的特征。最后通过SVR算法对能量变化趋势进行回归预测,与实际曲线进行比较,预测结果基本能反应出能量的变化趋势,从而为切削颤振的预报奠定了较好的基础。
- 胡耀斌江涌涛张春良吕海波
- 关键词：切削颤振小波包分解SVR
